收到那封出其不意的電子郵件時，JadeDominguez年方26，負債累累。取得一張成績平庸的高中畢業證書后，沒上大學，在家自學程式設計。
但是某個人，從云端的某處，發現了他，他或許是個萬中選一的人才，或者至少是支潛力股，一塊值得雕琢的璞玉。
這位背著沉重卡債的青年，就這樣從一介窮小子一夕變成年領11.5萬美元薪水的科技新貴，一切宛如從天上掉下來的禮物一般，不可思議。
慧眼識英雄的，是Gild技術總監LucaBonmassar。麻省理工畢業、曾在Google任職、朋友或同事的推薦信??這些傳統人力招募標準，不是他最注重的，他想了解的是更簡單直接的問題：這家伙表現怎樣?他能做些什麼?他的所作所為能被量化嗎?
矽谷，或全世界對程式人才的需求孔亟，以「發現人才」為賣點的新創公司Gild雖然才誕生18個月，但已頗受矚目1。eBay人力資源資深副總裁BethAxelrod就曾稱贊過Gild以分析開放原始碼評估人才品質、從而帶給企業最杰出的工程師，「的確重塑了前端徵才的樣貌」2。
Gild運用的是時下最火紅的「巨量資料」(BigData，又譯「大數據」、「海量資料」)技術，從一片粗礪中，挖掘鉆石。
巨量資料無疑是當今最熱門的科技詞匯之一，已被用在股市分析、廣告投放位置、健康預測等面向，甚至幫助Netflix捧紅影集紙牌屋，人力資源也已以巨量資料為基礎，建立「勞動力科學」領域。Gild的企圖延伸巨量資料的功能，「預測」工程師的適任程度。
他們從網路里找蛛絲馬跡：他的程式能力是否受到其他工程師好評?他的程式曾被其他人使用嗎?他如何表達自己的點子?他與社群媒體的關系?
Gild采取的方法頗具實驗性，未經實證，受到質疑是理所當然，但在求才若渴的矽谷，它的概念仍令人興奮。目前Facebook、Google、亞馬遜、Twitter、沃爾瑪超市都已在測試，甚至利用Gild作為招募管道。今年Gild預期營收達200-300萬美元，并已籌募到1000萬美元，當中一大部份來自LinkedIn早期投資者MarkKvamme。
Gild的客戶用它來找新人，或評估潛在人選;而無法像大企業般以重金獵才的Gild，則用以自己的方法，在資料汪洋中撈出了Jade——在他們演算法中唯一獲得滿分100的人選。
談JadeDominguez對公司到底是不是個正確人選之前，先來看看Gild「首席科學家」VivienneMing的故事，她是位留著一頭金色長發的女士，但在完成大學學業以前，她，是個他。
從他到她，變性者致力消滅職場偏見
28歲以前，VivienneMing名叫「EvanCampbellSmith」，高中的他是個好學生也是運動健將，文武雙全堪稱風云人物，卻面臨嚴重的性別認同危機。他從大學輟學、工作游蕩、企圖自殺，度過一段陰慘時日后，他選擇重新振作，重返校園最終在卡內基美隆大學取得計算神經科學博士，并且，在2008年完成變性手術，成為百分之百的VivienneMing。
從男到女，除了外表上的變化，Ming感受到其他人對待她的方式判若兩人，這當中有好有壞，男人開始為她開關車門，然而她的學生向她發問數學問題的頻率不如她還是男人的時期，而男性也不再找她參與社交活動。
歷經雌雄兩種性別的轉換，Ming除了自己體會甚深，她還舉出一份研究報告指出，研究型大學教學成員篩選同樣的經理人職位時，傾向描述女性申請者的競爭力明顯落后男性3。而不止兩性偏見，另外一份研究指稱，求職者履歷姓名「聽起來像個黑人」者，得到的回覆遠低於「聽起來像個白人」者4。
每個人都能冠冕堂皇的說，我們不因性別、種族、或容貌來判定錄取與否。不過從Ming自身經驗與研究報告，事實并不如此。而Gild就是致力於解決Ming口中所稱「太多人才被漠視」的狀況，真正達到用人唯才的目的。當然他們并非全然舍棄傳統，而是采取更精確細致的方法，泯除偏見。
Ming正在為Gild建立演算法，她說：「就讓數據自己說話。」
數據不說謊
Gild演算法從約300個個人變數處理數千位元的資料：他經常流連哪些網站、他用來描述各種技術的語言種類、他在LinkedIn自我描述的技能、他曾參與的計劃與時間長短、以及基本的畢業學校排名和主修課程。
他們就是憑藉這套演算法，找到了JadeDominguez。
出身洛杉磯藍領家庭的JadeDominguez一身反骨叛逆，高中本來表現優異全科拿A，在對學校教學目的起了質疑后，成績一路下滑，他拒絕上大學，寧在車庫啃書自學程式與創業家故事。
既無顯赫背景、也無輝煌學歷、又不住在科技薈萃的矽谷，他本來會是個在狹窄角落默默無聞，搞不好成天怨嘆懷才不遇的「loser」。但Gild靠著自家演算法找上了他，關鍵是Dominguez於程式協作網站GitHub上表現亮眼，以及在Twitter上的言談非常堅持個人己見，而這正好跟年輕的Gild欲求的初創員工特質不謀而合。
於是Dominguez到舊金山面試，得到一份年收入十萬美金的工作，表現也備受贊揚。Gild另一位創辦人SheeroyDesai這麼形容：「他是聰明且動機強烈的人，只是無論什麼原因，高中不怎麼積極向學，也不甩大學教育。」
跟Dominguez相較，麻省理工畢業的Desai肯定是一般人資優先考慮的人選，但他自承，與一群精英共同學習，有時不免覺得自己平庸無奇，雖然最后拿到了CS學位，「但我是個很遜的開發者」。
Gild希望挖掘如Dominguez這般可能被埋沒的人才，然而一切交給演算法，去除所有人為評估有其危險性，Ming不建議極端做法，但她的確認為電腦應該擔任要角，建立自動化過濾人才的機制。Gild資料庫內已累積700萬筆人力資料，依照所謂「Gild分數」評比。未來希望擴大到網站設計師、金融分析師、甚至零售商業務等其他產業。
遺珠不留憾
在美國相當熱門的行動支付服務Square是Gild的客戶之一。如同其他矽谷新星科技新創公司，Square搶人自是不落人后，人才總監BryanPower的招募經驗非常豐富，「史丹佛畢業或者曾在Google工作的人，當然人人搶著要」，只是這群精英有太多選擇，而他們不一定會挑中Square。因此Square需要更多更寬廣的池子「獵人頭」。
Gild建造了這樣的池子，但其所設定的通用條件并不完全合乎Square的徵才標準，「Gild對人才的評斷有自己的看法，不過這并不那麼單純。」BryanPower表示，Square和Gild正在研商修繕人才過濾模式。
盡管目前Gild的實際作用仍有限制，BryanPower認為Gild的遠景意義非凡。年輕的程式設計師愈來愈常在線上發表作品，共同合作開放原始碼計劃，網路蘊藏愈來愈多值得探勘的金礦，他說，Gild的任務就是讓遺珠真正閃爍出該有的光芒。
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